Convolutions

Keras के साथ Image Modeling

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

इमेज में संबंधों का उपयोग

प्राकृतिक इमेज में स्पैशियल संबंध होते हैं
जैसे, किसी कंटूर या एज के साथ पिक्सेल
हम इन संबंधों का उपयोग कैसे करें?

जैविक प्रेरणा

Convolution क्या है?

array = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])

kernel = np.array([-1, 1])

conv = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

conv[0] = (kernel * array[0:2]).sum()
conv[1] = (kernel * array[1:3]).sum()
conv[2] = (kernel * array[2:4]).sum()
...

for ii in range(8):
    conv[ii] = (kernel * array[ii:ii+2]).sum()
conv

array([0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0])

एक-आयामी Convolution

array = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0])
kernel = np.array([-1, 1])

conv = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
for ii in range(8):
    conv[ii] = (kernel * array[ii:ii+2]).sum()

conv

array([ 0,  1,  0, -1,  0,  1,  0, -1,  0])

इमेज Convolution

द्वि-आयामी Convolution

kernel = np.array([[-1, 1], 
                   [-1, 1]])


conv = np.zeros((27, 27)

for ii in range(27):
    for jj in range(27):
        window = image[ii:ii+2, jj:jj+2] 
        conv[ii, jj] = np.sum(window * kernel)

Convolution

अभ्यास करते हैं!

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